JP2023091181A - 入出荷管理システム - Google Patents

入出荷管理システム Download PDF

Info

Publication number
JP2023091181A
JP2023091181A JP2021205793A JP2021205793A JP2023091181A JP 2023091181 A JP2023091181 A JP 2023091181A JP 2021205793 A JP2021205793 A JP 2021205793A JP 2021205793 A JP2021205793 A JP 2021205793A JP 2023091181 A JP2023091181 A JP 2023091181A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
shipping
information
package
location
parcel
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP2021205793A
Other languages
English (en)
Inventor
龍 辻阪
Ryu Tsujisaka
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Mitsubishi Logisnext Co Ltd
Original Assignee
Mitsubishi Logisnext Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Mitsubishi Logisnext Co Ltd filed Critical Mitsubishi Logisnext Co Ltd
Priority to JP2021205793A priority Critical patent/JP2023091181A/ja
Publication of JP2023091181A publication Critical patent/JP2023091181A/ja
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Abstract

【課題】荷物の搬送の遅延を抑止することで出荷予定時刻に荷物を出荷場所に搬送できる入出荷管理システムを提供する。【解決手段】入出荷管理システム1は、倉庫Sで保管される荷物Nに係る荷物情報と、荷物Nを搬送するための搬送手段としての無人搬送機20に係る搬送手段情報とを取得する情報取得部11と、荷物情報と搬送手段情報とに基づいて、強化学習を行うことにより無人搬送機20の行動を決定する行動決定部13とを備える。荷物情報は、荷物Nが出荷される出荷予定時間に係る情報と、当該荷物Nが出荷される出荷場所に係る情報とを含み、行動決定部13は、荷物Nが当該荷物Nの出荷予定時間に当該荷物Nの出荷場所に搬送されているときに報酬を得るものとして、当該報酬を最も大きくする無人搬送機20の行動を決定する。【選択図】図1

Description

本発明は、荷物の搬送手段の行動を決定する入出荷管理システムに関するものである。
一般に、倉庫内に荷物が入荷されてから出荷されるまでの当該倉庫内における荷物の保管場所は、管理装置が所定のプログラムに従って決定するように構成されている(例えば特許文献1参照)。
特許文献1の商品配置システムは、出荷数量、出荷量パターン、出荷量ピーク位置の変化量を算出し、当該変化量の大きさに基づいて複数の商品を複数の商品群へと分類するグルーピング手段と、過去の出荷実績に基づいて商品の出荷数量を予測する出荷予測手段と、当該出荷予測手段の出荷予測に基づいて、分類された商品群毎の配置場所、および、複数の商品の配置場所を決定する配置場所決定手段とを有している。
しかしながら、特許文献1では、商品を効率良く出荷するための物流ロボット(搬送手段)の行動は考慮されておらず、例えば荷物の搬送距離が長かったり搬送経路が混雑したりすることで荷物の搬送に遅延が生じるおそれがあり、出荷予定時刻に荷物を出荷場所に搬送することができない場合があった。
特許第6457705号公報
本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであって、荷物の搬送の遅延を抑止することで出荷予定時刻に荷物を出荷場所に搬送できる入出荷管理システムを提供することを課題とする。
上記課題を解決するため、本願発明の入出荷管理システムは、倉庫で保管される荷物に係る荷物情報と、当該荷物を搬送するための搬送手段に係る搬送手段情報とを取得する情報取得部と、前記荷物情報と前記搬送手段情報とに基づいて、強化学習を行うことにより前記搬送手段の行動を決定する行動決定部と、を備え、前記荷物情報は、荷物が出荷される出荷予定時間に係る情報と、当該荷物が出荷される出荷場所に係る情報とを含み、前記行動決定部は、荷物が当該荷物の出荷予定時間に当該荷物の出荷場所に搬送されているときに報酬を得るものとして、当該報酬を最も大きくする前記搬送手段の行動を決定することを特徴とする。
また、前記行動決定部は、荷物が当該荷物の出荷予定時間に当該荷物の出荷場所に搬送されていないときに前記報酬が減らされるものとして、当該報酬を最も大きくする前記搬送手段の行動を決定することが好ましい。
また、前記情報取得部は、前記荷物情報として、前記倉庫に入荷されている荷物に係る第1荷物情報と、前記倉庫に入荷される予定の荷物に係る第2荷物情報とを取得し、
前記第1荷物情報は、荷物の保管場所に係る情報と、当該荷物が出荷される出荷予定時間に係る情報と、当該荷物が出荷される出荷場所に係る情報とを含み、前記第2荷物情報は、荷物が入荷される入荷予定時間に係る情報と、当該荷物が入荷される入荷場所に係る情報と、当該荷物が出荷される出荷予定時間に係る情報と、当該荷物が出荷される出荷場所に係る情報とを含むことが好ましい。
また、前記行動決定部は、荷物の入荷予定時間に当該荷物の入荷場所に他の荷物が存在するときに前記報酬が減らされるものとして、当該報酬を最も大きくする前記搬送手段の行動を決定することが好ましい。
また、前記行動決定部は、前記搬送手段の行動として、前記倉庫における荷物の保管場所と、当該荷物の入荷場所から保管場所への搬送タイミングと、当該荷物の保管場所から出荷場所への搬送タイミングとを決定することが好ましい。
また、前記行動決定部により決定された行動を前記搬送手段に指令する荷役指令部を備え、前記搬送手段は、前記荷役指令部の指令に基づいて荷物を搬送する無人搬送機であることが好ましい。
本発明によれば、荷物の搬送の遅延を抑止することで出荷予定時刻に荷物を出荷場所に搬送できる入出荷管理システムを提供することができる。
本発明の一実施形態に係る入出荷管理システムの概要図である。 同実施形態に係る倉庫内の構成を示す平面図である。 搬送手段情報、第1荷物情報、および、第2荷物情報の具体例を示す説明図である。
図1~3を参照して、本発明の一実施形態に係る入出荷管理システム1を説明する。
図1に示すように、入出荷管理システム1は、荷物Nの入出荷を管理する入出荷管理装置10と、荷物Nの搬送手段である無人搬送機20と、荷物Nを保管するためのラック30とを備えている。
入出荷管理装置10は、倉庫Sに入荷された荷物Nが倉庫Sから出荷されるまでの間、当該荷物Nを管理する装置である。入出荷管理装置10は、情報取得部11と、記憶部12と、行動決定部13と、荷役指令部14とを備えている。入出荷管理装置10は、外部端末Tおよび無人搬送機20と通信可能に構成されている。
情報取得部11は、搬送手段情報および荷物情報を取得する装置である。具体的には、例えば、情報取得部11は、無人搬送機20から搬送手段情報を取得する通信装置と、外部サーバー等の外部端末Tから荷物情報を取得する通信装置とにより構成されている。搬送手段情報は、倉庫Sで動作する無人搬送機20に係る情報である。荷物情報は、倉庫Sで保管される荷物Nに係る情報である。荷物情報は、倉庫Sに入荷されている荷物Nに係る第1荷物情報と、倉庫Sに入荷される予定の荷物Nに係る第2荷物情報とを含む。搬送手段情報、第1荷物情報、および、第2荷物情報については、図3を参照して後述する。
記憶部12は、情報取得部11で取得した情報を記憶する装置である。記憶部12に記憶された搬送手段情報は、無人搬送機20の現在状況に応じて適宜更新される。同様に、記憶部12に記憶された荷物情報は、荷物Nの現在状況に応じて適宜更新される。
また、記憶部12は、行動決定部13の強化学習に係る情報を記憶する。具体的には、記憶部12は、例えば、後述する強化学習の過程で得られた状態遷移確率および報酬が得られる確率を記憶する。記憶部12に記憶された状態遷移確率および報酬が得られる確率は、強化学習の過程で適宜更新される。
行動決定部13は、荷物情報と搬送手段情報とに基づいて、強化学習を行うことにより無人搬送機20の行動を決定する装置である。行動決定部13は、評価値である報酬が大きくなる無人搬送機20の行動を決定する。具体的には、行動決定部13は、荷物Nが当該荷物Nの出荷予定時間に当該荷物Nの出荷場所に搬送されているときに報酬を得るものとし、かつ、荷物Nが当該荷物Nの出荷予定時間に当該荷物Nの出荷場所に搬送されていないときに報酬が減らされる(すなわち負の報酬(ペナルティ)を得る)ものとし、かつ、荷物Nの入荷予定時間に当該荷物Nの入荷場所に他の荷物Nが存在するときに報酬が減らされるものとして、当該報酬を最も大きくする無人搬送機20の行動を決定する。具体的には、例えば、行動決定部13は、無人搬送機20の行動として、倉庫Sにおける荷物Nの保管場所または一時保管場所と、当該荷物Nの入荷場所から保管場所または一時保管場所への搬送タイミングと、当該荷物Nの一時保管場所から保管場所への搬送タイミングと、当該荷物Nの保管場所から出荷場所への搬送タイミングとを決定する。
荷役指令部14は、行動決定部13により決定された行動を無人搬送機20に指令する装置である。荷役指令部14は、無人搬送機20に対して直接的または間接的に荷役の指令を行う。
無人搬送機20は、自律移動可能かつ荷物Nを搬送可能な移動体であって、荷役指令部14の指令に基づいて荷物Nを搬送する。本実施形態では、無人搬送機20は、荷物Nを昇降させるためのフォーク21を備えた無人フォークリフトである。
ラック30は、荷物Nの保管場所に設けられた架台である。ラック30は、荷物Nを支持するための棚31を備えている。
図2を参照して、無人搬送機20が荷役を行う倉庫Sの環境の一例を説明する。
図2に示すように、倉庫Sには、例えば、入荷場所R1~R3と、保管場所K1~K60と、一時保管場所T1~T3と、出荷場所F1~F3とが設けられている。
入荷場所R1~R3は、倉庫Sに入荷された荷物Nが置かれる場所である。入荷場所R1~R3に置かれた荷物Nは、無人搬送機20により空いている保管場所K1~K60または一時保管場所T1~T3に搬送される。
保管場所K1~K60は、倉庫S内で荷物Nを保管する場所である。保管場所K1~K60に置かれた荷物Nは、当該荷物Nが出荷される際に、無人搬送機20により出荷場所F1~F3に搬送される。保管場所K1~K60には、ラック30が設けられており、保管場所K1~K60の各々は、ラック30の棚31により区切られた複数段の保管場所S1~S3(図1参照)を含んでいる。
一時保管場所T1~T3は、荷物Nを一時的に保管する場所である。一時保管場所T1~T3に置かれた荷物Nは、無人搬送機20により空いている保管場所K1~K60に搬送される。入荷場所R1~R3での混雑を解消するためには、一時保管場所T1~T3は、空いている保管場所K1~K60に比べて入荷場所R1~R3の近くに位置することが好ましい。
出荷場所F1~F3は、倉庫Sから出荷される荷物Nが置かれる場所である。出荷場所F1~F3に置かれた荷物Nは、無人搬送機20と異なる他の搬送手段(図示略)により倉庫S外に搬送される。
図3(A)~(C)を参照して、無人搬送機20の行動を決定するための情報について説明する。図3(A)は、無人搬送機20に係る情報である搬送手段情報の一例を示している。図3(B)は、倉庫Sに入荷されている荷物Nに係る情報である第1荷物情報の一例を示している。図3(C)は、倉庫Sに入荷される予定の荷物Nに係る情報である第2荷物情報の一例を示している。
図3(A)に示すように、搬送手段情報は、例えば、無人搬送機20の現在状況、無人搬送機20の現在地、無人搬送機20の向き、および、無人搬送機20の荷役揚高に係る情報を含んでいる。無人搬送機20の現在状況は、無人搬送機20が荷物Nを搬送しているか否かを示す。無人搬送機20の現在地は、倉庫S内における無人搬送機20の位置を示し、無人搬送機20の向きは、基準方向に対する無人搬送機20の姿勢角を示し、無人搬送機20の荷役揚高は、当該無人搬送機20が備えるフォーク21の揚高を示す。
無人搬送機20の現在地(位置)、向き(姿勢角)、および、荷役揚高(フォーク21の揚高)は、それぞれ、マルコフ決定過程の有限な状態集合の要素であり、無人搬送機20の状態を離散的に表している。無人搬送機20の位置は、無人搬送機20の走行可能な複数のルートを所定の走行所要時間tで区切った離散化地点として表されている。無人搬送機20の位置を示し得る離散化地点は、複数のルートの分岐地点を必ず含むように構成されている。具体的には、例えば、図2中の一点鎖線が無人搬送機20の走行可能なルートを示しており、当該一点鎖線を結ぶ黒点が、無人搬送機20の位置を示し得る離散化地点である。また、フォーク21の揚高は、例えば、棚31の高さに応じて離散化されている。
図3(B)に示すように、第1荷物情報は、例えば、個々の荷物Nを識別するための識別子、荷物Nの現在状況、荷物Nの入荷場所、荷物Nの一時保管場所、荷物Nの保管場所、荷物Nが出荷される出荷予定時間、および、荷物Nが出荷される出荷場所に係る情報を含んでいる。荷物Nの現在状況は、荷物Nの位置を示す。荷物Nの位置は、荷物Nの現在状況が搬送中である場合は荷物Nを搬送している無人搬送機20の現在地であり、荷物Nの現在状況が未保管である場合は荷物Nの入荷場所であり、荷物Nの現在状況が一時保管中である場合は荷物Nの一時保管場所であり、荷物Nの現在状況が保管中である場合は荷物Nの保管場所である。出荷予定時間は、出荷予定時刻までの残り時間を示す。
図3(C)に示すように、第2荷物情報は、例えば、個々の荷物Nを識別するための識別子、荷物Nが入荷される入荷予定時間、荷物Nが入荷される入荷場所、荷物Nが出荷される出荷予定時間、および、荷物Nが出荷される出荷場所に係る情報を含んでいる。入荷予定時間は、入荷予定時刻までの残り時間を示し、出荷予定時間は、出荷予定時刻までの残り時間を示す。
荷物Nの位置(すなわち、荷物Nを搬送中の無人搬送機20の現在地、荷物Nの保管場所、荷物の一時保管場所)、荷物Nの入荷場所、荷物Nの出荷場所、荷物Nの入荷予定時間、および、荷物Nの出荷予定時間は、それぞれ、マルコフ決定過程の有限な状態集合の要素であり、荷物Nの状態を離散的に表している。荷物Nの入荷予定時間および出荷予定時間は、それぞれ、無人搬送機20の位置を示し得る離散化地点の間隔に対応する走行所要時間tで離散化されている。
以上のように構成された入出荷管理システム1において、強化学習を行う行動決定部13は、マルコフ決定過程として定式化される環境において、現在の状態s(情報取得部11で取得した情報が示す状態)を観測し、新たな状態s’に遷移させる行動a(すなわち無人搬送機20の行動)を決定する。このとき、状態s’への遷移に対応した報酬が発生し、遷移後の状態s’および報酬は、現在の状態sと行動aに依存する。行動aは、例えば、任意の離散化地点を経由した他の離散化地点への移動(走行)、姿勢角の変更(旋回)、荷役揚高の変更(フォーク21の昇降)、または、これらの組み合わせである。マルコフ決定過程は、価値反復法または方策反復法により解くことができ、強化学習アルゴリズムとしては、例えば、価値反復法の強化学習版であるQ学習アルゴリズム等を採用することができる。
報酬を最も大きくするように(すなわち報酬の低下を回避するように)行動aが決定されることで、例えば、無人搬送機20が以下の行動(A)~(C)をとることが期待される。
(A)荷物Nの出荷が多いことに起因して保管場所K1~K30と出荷場所F1~F3との往復の頻度が高くなるとき、出荷場所F1~F3から比較的遠い保管場所K1~K30の荷物Nを、荷物Nの出荷に先立って、出荷場所F1~F3から比較的近い保管場所K31~K60に予め搬送する。
(B)荷物Nの入荷が多いことに起因して入荷場所R1~R3から保管場所K1~K60への荷捌きが遅くなるとき、入荷場所R1~R3から一時保管場所T1~T3に荷物Nを搬送し、その後、荷物Nの入荷が少なくなったときに一時保管場所T1~T3から保管場所K1~K60に荷物Nを搬送する。
(C)荷物Nの入荷が多いことに起因して入荷場所R1~R3から保管場所K31~K60への荷捌きが遅くなるとき、入荷場所R1~R3から比較的近い保管場所K1~K30に荷物Nを搬送し、その後、荷物Nの入荷が少なくなったときに保管場所K1~K30から保管場所K31~K60に荷物Nを搬送する。
本実施形態では以下の効果が得られる。
(1)荷物情報は、荷物Nが出荷される出荷予定時間に係る情報と、当該荷物Nが出荷される出荷場所に係る情報を含み、荷物情報等に基づいて強化学習を行う行動決定部13は、荷物Nが当該荷物Nの出荷予定時間に当該荷物Nの出荷場所に搬送されているときに報酬を得るものとして、当該報酬を最も大きくする無人搬送機20の行動を決定する。この構成によれば、行動決定部13の強化学習により無人搬送機20の行動が決定されるため、商品を効率良く出荷するためのプログラムを環境に合わせて作成する手間を省くことができ、無人搬送機20が、行動決定部13により決定された行動をとることで、出荷場所F1~F3への荷物Nの搬送の遅延を抑止することができ、出荷予定時刻に荷物Nを出荷場所F1~F3に搬送できる。
(2)行動決定部13は、荷物Nが当該荷物Nの出荷予定時間に当該荷物Nの出荷場所に搬送されていないときに報酬が減らされるものとして、当該報酬を最も大きくする無人搬送機20の行動を決定する。この構成によれば、出荷場所F1~F3への荷物Nの搬送の遅延を一層抑止することができる。
(3)情報取得部11は、倉庫Sに入荷されている荷物Nに係る第1荷物情報と、倉庫Sに入荷される予定の荷物Nに係る第2荷物情報とを取得する。この構成によれば、行動決定部13は、倉庫Sに入荷される予定の荷物Nに係る情報に基づいて、例えば入荷場所R1~R3での荷捌きを早くなるような無人搬送機20の行動を決定することが可能となる。
(4)行動決定部13は、荷物Nの入荷予定時間に当該荷物Nの入荷場所に他の荷物Nが存在するときに報酬が減らされるものとして、当該報酬を最も大きくする無人搬送機20の行動を決定する。すなわち、入荷場所が同じあって入荷予定時間の異なる2つの荷物Nのうち、入荷予定時間の早い方を荷物Aとし、入荷予定時間の遅い方を荷物Bとしたとき、行動決定部13は、荷物Bの入荷予定時間に荷物Aが入荷場所から他の場所に搬送されていないときに報酬が減らされるものとして、当該報酬を最も大きくする無人搬送機20の行動を決定する。この構成によれば、例えば入荷場所R1~R3から保管場所K1~K60または一時保管場所T1~T3への荷物Nの搬送の遅延を抑止することができる。
(5)行動決定部13は、無人搬送機20の行動として、倉庫Sにおける荷物Nの保管場所と、当該荷物Nの入荷場所から保管場所への搬送タイミングと、当該荷物Nの保管場所から出荷場所への搬送タイミングとを決定する。この構成によれば、倉庫Sにおける荷物Nの保管場所等を決定するプログラムを作成する必要がなくなる。
(6)入出荷管理システム1は、行動決定部13により決定された行動を無人搬送機20に指令する荷役指令部14を備える。この構成によれば、荷役指令部14の指令に基づいて動作する無人搬送機20により、荷物Nが自動的に搬送される。
本発明は、上記実施形態に限定されるものではなく、上記構成を変更することもできる。例えば、以下のように変更して実施することもでき、以下の変更を組み合わせて実施することもできる。
・入出荷管理システム1は、複数の無人搬送機20を備えていてもよい。この場合、搬送手段情報は、個々の無人搬送機20を識別するための識別子に係る情報を含み、荷物情報および搬送手段情報の少なくとも一方は、荷物Nと当該荷物Nを搬送する無人搬送機20とを関連付ける情報を含む。このような構成では、例えば、無人搬送機20が以下の行動(D)をとることが期待される。
(D)荷物Nの入荷が多いことに起因して入荷場所R1~R3が混雑するとき、入荷場所R1~R3から一時保管場所T1~T3に荷物Nを搬送し、その後、荷物Nの入荷が少なくなったときに一時保管場所T1~T3から保管場所K1~K60に荷物Nを搬送する。
・無人搬送機20は、無人フォークリフト以外の荷役車両であってもよい。また、搬送手段は、無人搬送機20に限定されず、行動決定部13により決定された行動をとる作業者であってもよい。この場合、搬送手段としての作業者は、行動決定部13により決定された行動を提示する装置(例えば映像を出力する表示装置)を参照し、その提示に従って荷物Nの搬送を行う。
・状態sに係る情報(すなわり、無人搬送機20に係る情報、および、荷物Nに係る情報)は、上記実施形態で挙げた情報に限られず、他の情報を含んでいてもよい。すなわち、無人搬送機20に係る状態集合の要素、および、荷物Nに係る状態集合の要素は、上記実施形態に記載の要素のみに限定されない。例えば、無人搬送機20が、フォーク21を前後に移動させるリーチ機構を備えたフォークリフトである場合は、搬送手段情報にフォーク21の前後位置に係る情報を含むことが好ましく、フォーク21を前後に傾斜させるチルト機構を備えたフォークリフトである場合は、搬送手段情報にフォーク21の傾斜角に係る情報を含むことが好ましく、フォーク21を回転させるローテート機構を備えたフォークリフトである場合は、搬送手段情報にフォーク21の回転角に係る情報を含むことが好ましい。また、例えば、無人搬送機20が、昇降可能なステージを備えた無人搬送車(AGV)である場合は、搬送手段情報にステージの揚高に係る情報を含むことが好ましく、ロボットアームを備えた無人搬送車である場合は、搬送手段情報にロボットアームの状態を示す情報を含むことが好ましい。これらの情報により表される無人搬送機20に係る状態は、無人搬送機20の全状態の集合(マルコフ決定過程で扱うことができない連続的な要素を含む)をXとし、Xの部分集合であり要素数が有限の集合をXsubとしたとき、Xsubに含まれる状態から同じくXsubに含まれる状態に遷移し、かつ、遷移後に別の状態に遷移である(すなわち袋小路にならない)ことが要求される。このように、搬送手段情報に荷役装置に係る情報を拡張的に含めることで、マルコフ決定過程における状態sに係る相空間を高次元化することができる。
1 入出荷管理システム
10 入出荷管理装置
11 情報取得部
12 記憶部
13 行動決定部
14 荷役指令部
20 無人搬送機
21 フォーク
30 ラック
31 棚
N 荷物
S 倉庫
T 外部端末
R1~R3 入荷場所
K1~K60,S1~S3 保管場所
T1~T3 一時保管場所
F1~F3 出荷場所

Claims (6)

  1. 倉庫で保管される荷物に係る荷物情報と、当該荷物を搬送するための搬送手段に係る搬送手段情報とを取得する情報取得部と、
    前記荷物情報と前記搬送手段情報とに基づいて、強化学習を行うことにより前記搬送手段の行動を決定する行動決定部と、を備え、
    前記荷物情報は、荷物が出荷される出荷予定時間に係る情報と、当該荷物が出荷される出荷場所に係る情報とを含み、
    前記行動決定部は、荷物が当該荷物の出荷予定時間に当該荷物の出荷場所に搬送されているときに報酬を得るものとして、当該報酬を最も大きくする前記搬送手段の行動を決定する
    ことを特徴とする入出荷管理システム。
  2. 前記行動決定部は、荷物が当該荷物の出荷予定時間に当該荷物の出荷場所に搬送されていないときに前記報酬が減らされるものとして、当該報酬を最も大きくする前記搬送手段の行動を決定する
    ことを特徴とする請求項1に記載の入出荷管理システム。
  3. 前記情報取得部は、前記荷物情報として、前記倉庫に入荷されている荷物に係る第1荷物情報と、前記倉庫に入荷される予定の荷物に係る第2荷物情報とを取得し、
    前記第1荷物情報は、荷物の保管場所に係る情報と、当該荷物が出荷される出荷予定時間に係る情報と、当該荷物が出荷される出荷場所に係る情報とを含み、
    前記第2荷物情報は、荷物が入荷される入荷予定時間に係る情報と、当該荷物が入荷される入荷場所に係る情報と、当該荷物が出荷される出荷予定時間に係る情報と、当該荷物が出荷される出荷場所に係る情報とを含む
    ことを特徴とする請求項1または2に記載の入出荷管理システム。
  4. 前記行動決定部は、荷物の入荷予定時間に当該荷物の入荷場所に他の荷物が存在するときに前記報酬が減らされるものとして、当該報酬を最も大きくする前記搬送手段の行動を決定する
    ことを特徴とする請求項3に記載の入出荷管理システム。
  5. 前記行動決定部は、前記搬送手段の行動として、前記倉庫における荷物の保管場所と、当該荷物の入荷場所から保管場所への搬送タイミングと、当該荷物の保管場所から出荷場所への搬送タイミングとを決定する
    ことを特徴とする請求項1~4のいずれか一項に記載の入出荷管理システム。
  6. 前記行動決定部により決定された行動を前記搬送手段に指令する荷役指令部を備え、
    前記搬送手段は、前記荷役指令部の指令に基づいて荷物を搬送する無人搬送機である
    ことを特徴とする請求項1~5のいずれか一項に記載の入出荷管理システム。
JP2021205793A 2021-12-20 2021-12-20 入出荷管理システム Pending JP2023091181A (ja)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2021205793A JP2023091181A (ja) 2021-12-20 2021-12-20 入出荷管理システム

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2021205793A JP2023091181A (ja) 2021-12-20 2021-12-20 入出荷管理システム

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2023091181A true JP2023091181A (ja) 2023-06-30

Family

ID=86941180

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2021205793A Pending JP2023091181A (ja) 2021-12-20 2021-12-20 入出荷管理システム

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP2023091181A (ja)

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11498765B2 (en) Warehousing and order fulfillment systems and methods
US20220343269A1 (en) Inventory management system and method
CN111344726B (zh) 自动化设施之间的动态卡车路线规划的方法和系统
US9908696B1 (en) Pallet-conveyor system
JP7001354B2 (ja) 自動物流システム
US20160347545A1 (en) Intermediate holding facility for picking station
US20220227582A1 (en) Method and control system for preparing orders of goods stored in an automated storage system
CN110482089B (zh) 一种智能分拣系统、方法、仓储机器人及处理终端
CN110606305A (zh) 一种智能分拣系统、方法、仓储机器人及处理终端
US20210371204A1 (en) Systems and methods for high-speed warehouse order sortation
JP7084257B2 (ja) ピッキング支援システムおよび支援方法
JP5748107B2 (ja) 物品仕分設備の物品入出庫方法
JP2007039181A (ja) ピッキングスケジュール作成システム
JP2020502006A (ja) 物流システム及びこのシステムで使用される箱の移動コンテナ
JP2023091181A (ja) 入出荷管理システム
CN112543946A (zh) 在两个仓储区域之间的货物转移改善的仓储和分拣系统及分拣方法
Raghuram et al. Warehouse optimisation using demand data analytics-a case study-based approach
JP2009220986A (ja) 自動倉庫の荷保管方法
JP2023047031A (ja) 無人移送車によるピッキングシステム
US11383929B2 (en) Article transport facility and article transport method
WO2022208634A1 (ja) 搬送システム及び方法
JP2022001534A (ja) 物流機構
CN116873443A (zh) 货物上下架管理方法及系统
JP2023173239A (ja) 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム
CN115892804A (zh) 货物处理方法、装置、设备、系统及存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20221222

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20231030

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20231101

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20231219

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20240228